官网：https://machinelearningmastery.com/start-here/
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主要内容包括：
基础：
如何开始
逐步过程
概率
统计方法
线性代数
优化
微积分
初学者：
Python技能
理解机器学习算法
使用Weka的机器学习（无需编码）
使用Python（scikit-learn）的机器学习
使用R（caret）的机器学习
时间序列预测
数据准备
中级：
编码机器学习算法
XGBoost算法
处理分类不平衡
深度学习（Keras）
深度学习（PyTorch）
OpenCV中的机器学习
更好的深度学习
集成学习
高级：
长短期记忆网络（LSTM）
自然语言（文本）
计算机视觉
卷积神经网络/LSTM + 时间序列
生成对抗网络（GANs）
注意力机制和变换器
如何开始：
调整心态：相信自己能够实践和应用机器学习。
选择一个过程：使用系统化的过程来解决问题。
选择一个工具：根据你的水平选择一个工具，并将其映射到你的过程中。
练习数据集：选择数据集进行练习。
构建作品集：收集结果并展示你的技能。
应用机器学习过程：
定义问题：明确你的机器学习问题。
准备数据：为机器学习准备数据。
检查算法：评估机器学习算法。
改进结果：改进机器学习结果。
展示结果：使用机器学习结果。
其他主题：
机器学习中的概率：概率是量化和利用不确定性的数学基础。
机器学习中的统计方法：统计方法是理解机器学习算法行为的重要数学基础。
机器学习中的线性代数：线性代数是理解机器学习算法的重要数学基础。
机器学习中的优化：优化是所有机器学习算法的核心。
机器学习中的微积分：微积分是许多机器学习算法成功的隐藏驱动力
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